创建矩阵和向量：
# 创建矩阵
A = [1 2; 3 4]
# 创建列向量
b = [5, 6]
矩阵和向量运算：
# 矩阵和向量乘法
result = A * b
# 矩阵转置
At = transpose(A)
# 矩阵相加和相减
C = A + At
D = A - At
求解线性方程组：
# Ax = b 的解
x = A \ b
特征值和特征向量：
# 计算矩阵A的特征值和特征向量
eigen_A = eigen(A)
# 特征值
eigenvalues_A = eigen_A.values
# 特征向量
eigenvectors_A = eigen_A.vectors
SVD（奇异值分解）：
# 对矩阵A进行奇异值分解
svd_A = svd(A)
# 奇异值
singularvalues_A = svd_A.S
# 左奇异向量和右奇异向量
U_A = svd_A.U
V_A = svd_A.V
QR 分解：
# 对矩阵A进行QR分解
qr_A = qr(A)
# Q 矩阵
Q_A = qr_A.Q
# R 矩阵
R_A = qr_A.R
以上仅是一些基本的线性代数操作示例。Julia的线性代数库非常丰富，支持更多的操作和特征。需要执行更复杂的线性代数操作时，可以查阅 Julia 的线性代数库文档，例如 [LinearAlgebra](https://docs.julialang.org/en/v1/stdlib/LinearAlgebra/)。
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